A: 加入更多层,使神经网络的深度增加
B: 有维度更高的数据
C: 当这是一个图形识别的问题时
D: 以上都不正确
举一反三
- 什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型?() A: 加入更多层,使神经网络的深度增加 B: 有维度更高的数据 C: 当这是一个图形识别的问题时 D: 以上都不正确
- 以下什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型?( ) A: 都不正确 B: 加入更多层,使神经网络的深度增加 C: 当这是一个图形识别的问题时 D: 有维度更高的数据
- 什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型? A: 加入更多层,使神经网络的深度增加 B: 有维度更高的数据 C: 当这是一个图形识别的问题时 D: 以上都不对
- 在何种情况下神经网络模型被称为深度学习模型() A: 加入更多层,使神经网络的层数增加 B: 有维度更高的数据 C: 当这是一个图形识别问题时 D: 以上都不正确
- 大脑是有很多个叫做神经元的东西构成,神经网络是对大脑的简单的数学表达。每一个神经元都有输入、处理函数和输出。神经元组合起来形成了网络,可以拟合任何函数。为了得到最佳的神经网络,我们用梯度下降方法不断更新模型给定上述关于神经网络的描述,什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型? A: 加入更多层,使神经网络的深度增加 B: 有维度更高的数据 C: 当这是一个图形识别的问题时 D: 以上都不正确
内容
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以下描述中,能够使神经网络模型成为深度学习模型的处理是( ) A: 设置很多层,使神经网络的深度增加 B: 处理一个图形识别的问题 C: 有维度更高的数据 D: 以上都不正确
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已知:大脑是有很多个叫做神经元的东西构成,神经网络是对大脑的简单的数学表达。- 每一个神经元都有输入、处理函数和输出。- 神经元组合起来形成了网络,可以拟合任何函数。- 为了得到最佳的神经网络,我们用梯度下降方法不断更新模型给定上述关于神经网络的描述,什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型?( ) A: 当这是一个图形识别的问题时 B: 有维度更高的数据 C: 加入更多层,使神经网络的深度增加
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已知:大脑是有很多个叫做神经元的东西构成,神经网络是对大脑的简单的数学表达。每一个神经元都有输入、处理函数和输出。神经元组合起来形成了网络,可以拟合任何函数。为了得到最佳的神经网络,我们用梯度下降方法不断更新模型。给定上述关于神经网络的描述,什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型?( )。 A: 有卷积运算操作 B: 有维度更高的数据 C: 加入更多层,使神经网络的深度增加 D: 当这是一个图形识别的问题时
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已知: [br][/br]大脑是有很多个叫做神经元的东西构成,神经网络是对大脑的简单的数学表达。 [br][/br]每一个神经元都有输入、 [br][/br]处理函数和输出。 [br][/br]神经元组合起来形成了网络,可以拟合任何函数。 [br][/br]为了得到最佳的神经网络,我们用梯度下降方法不断更新模型给定上述关于神经网络的描述,什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型? A: 加入更多层,使神经网络的深度增加 B: 有维度更高的数据 C: 当这是一个图形识别的问题时 D: 以上都不正确
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下列关于神经网络的描述,什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型?()